PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI ASAL CALON MAHASISWA BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS : FAKULTAS HUKUM UNIVERSITAS MATARAM)
Fauzi Rahman, Hani Zulfia Zahro’, F.X. Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618069@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Universitas  Mataram  (UNRAM)  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  berdiri  di  Nusa  Tenggara Barat  (NTB)  sejak  tanggal  26  Juni  1962.  Dalam  perkembangannya,  sejak  didirikannya  hingga  tahun  2012 Universitas  Mataram  telah  memiliki  9  fakultas  dan  salah  satunya  merupakan  Fakultas  Hukum.  Banyaknya jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru  tiap  tahun  yang  berasal  dari  beberapa  daerah  Kota  dan  Kabupaten  Nusa Tenggara Barat menarik rasa ingin tahu akan jumlahnya serta dominan pendaftar dari sekolah mana saja.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  dapat  membentuk  suatu  pohon  keputusan  dengan  mengubah fakta  yang  besar  dan  dapat  mempresentasikan  aturan.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  model pengklasifikasian  dalam  data  mining,  dengan  memanfaatkan  data  mahasiswa  fakultas  hukum  universitas mataram yang memiliki beberapa atribut diharapkan dapat menghasilkan suatu informasi rules atau aturan.
Hasil dari penelitian pada bagian pengujian fungsional sistem dan web browser dapat berjalan dengan baik sesuai  yang  diharapkan.  Sedangkan  hasil  pengolahan  data  pada  sistem  didapatkan  hasil  jumlah  data  dengan keterangan  naik  20  data,  keterangan  turun  2  data  dan  keterangan  tetap  5  data  atau  sekitar  74,07%  merupakan keterangan naik yang dapat dilihat pada grafik hasil.
Kata Kunci : Sistem Prediksi, Data Mining, Algoritma C4.5
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Universitas  Mataram  (UNRAM)  merupakan salah  satu  perguruan  tinggi  yang  berdiri  di  Nusa Tenggara  Barat  (NTB)  sejak  tanggal  26  Juni  1962. Lokasi  tepatnya  berada  pada  Jl.  Majapahit  No.  62, Mataram, Nusa Tenggara Barat. Dalam perkembangannya,  sejak  didirikannya  hingga  tahun 2012  Universitas  Mataram  telah  memiliki  9  fakultas dan salah satunya merupakan Fakultas Hukum.
Banyaknya  jumlah  pendaftar  mahasiswa  baru tiap  tahun  yang  berasal  dari  beberapa  daerah  Kota dan  Kabupaten  Nusa  Tenggara  Barat  menarik  rasa ingin  tahu  akan  jumlahnya  serta  dominan  pendaftar dari  sekolah  mana  saja.  Dalam  mengetahui  calon mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas  Mataram berasal  dari  daerah  sekolah  mana  saja  yang  banyak peminatnya,  maka  diperlukan  prediksi  asal  calon mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Mataram.
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  model pengklasifikasian  dalam  data  mining  yang  dapat digunakan untuk memprediksi, dengan memanfaatkan  data  mahasiswa  Fakultas  Hukum Universitas  Mataram  yang  memiliki  beberapa  atribut diharapkan dapat menghasilkan suatu informasi rules atau  aturan  yang  akan  digunakan  sebagai  sebuah acuan dalam memprediksi asal calon mahasiswa yang baru.
Data  yang  digunakan  dalam  pengolahan merupakan data mahasiswa yang mendaftar selama 3 tahun  terakhir  yaitu  data  mahasiswa  angkatan  2017, 2018 dan 2019 yang didapatkan dari Fakultas Hukum
Universitas  Mataram.  Sistem  prediksi  yang  akan dikembangkan  merupakan  sistem  berbasis website dengan bahasa pemrograman PHP .
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka dilakukan Penerapan Algoritma C4.5 dalam memprediksi  asal  calon  mahasiswa  Fakultas  Hukum Universitas  Mataram  dengan  menggunakan  data mahasiswa  yang  mendaftar  selama  3  tahun  terakhir yang kemudian diharapakan dapat berguna bagi suatu instansi tersebut.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  pada  latar  belakang  yang  telah disampaikan  mengenai  Fakultas  Hukum  Universitas Mataram  dan  metode  data  mining  Algoritma  C4.5, maka dapat dirumuskan permasalahannya  bagaimana suatu metode Algoritma C4.5 dapat digunakan dalam memprediksi asal calon mahasiswa?

## 1.3. Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian  ini  merupakan  memprediksi  asal  calon mahasiswa  menggunakan  data  mahasiswa  angkatan 2017, 2018 dan 2019 dengan metode Algoritma C4.5.

## 1.4. Batasan Masalah
Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Data  yang  digunakan  merupakan  data  mahasiswa angkatan  2017,  2018  dan  2019  yang  didapatkan dari Fakultas Hukum Universitas Mataram.
2. Variabel  dari  data  digunakan  merupakan  variabel sekolah, asal dan perbandingan dari data.
3. Metode  yang  digunakan  merupakan  Algoritma C4.5 untuk membuat pohon keputusan.
4. Platform  yang  digunakan  merupakan  berbasis website.
5. Bahasa pemrograman yang digunakan  merupakan PHP .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Pegawai  yang  baik  dan  berkualitas  memiliki dampak  yang  positif  terhadap  perusahaan,  karena  itu perusahaan harus menyeleksi orang-orang yang ingin masuk dan bekerja ke dalam perusahaan dengan baik. Metode  Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  melakukan prediksi dan klasifikasi terhadap calon pegawai  yang berpotensi untuk masuk ke dalam perusahaan dengan cara  membuat  pohon  keputusan  berdasarkan  data- data  pegawai  yang  mencakup  berbagai  macam informasi  mulai  dari  nama,  umur,  gaji,  alamat,  dan atribut lain. Hasil tingkat keberhasilan prediksi  calon pegawai  baru  di  PT  WISE  secara  keseluruhan  yang telah  diukur  menggunakan  metode  ten-fold  cross validation adalah sebesar 71%.[1]
Kurangnya  pengetahuan  tentang  kontrasepsi menyebabkan  tidak  sedikit  akseptor  lebih  memilih menggunakan  kontrasepsi  berdasarkan  coba-coba atau  bahkan  mengikuti  saran  dari  orang  lain.  Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa data penggunaan jenis  kontrasepsi  menggunakan  klasifikasi  data mining  yakni  Algoritma  C4.5  dengan  menggunakan beberapa  parameter  diantaranya  usia,  jumlah  anak, tekanan darah dan riwayat penyakit yang diaplikasikan dalam bentuk web guna mempermudah para  akseptor  dalam  mendapatkan  nilai  informasi yang lebih cepat dan fleksibel. Evaluasi hasil prediksi penggunaan  jenis  kontrasepsi  dengan  menggunakan Algoritma  C4.5  ini,  dievaluasi  dengan  pengujian Cross  Validation  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 85,38%.[2]
Penyakit hepatitis merupakan penyakit peradangan hati karena infeksi virus yang menyerang dan  menyebabkan  kerusakan  pada  sel-sel  dan  fungsi organ  hati.  Penyakit  hepatitis  merupakan  penyakit cikal  bakal  dari  kanker  hati.  Penelitian  ini menggunakan  metode  Algoritma  C.45  dengan menghitung dan mendapatkan rule-rule kemungkinan kelangsungan  hidup  penderita  apakah  hidup  atau mati.  Hasil  klasifikasi  data  mining  Algoritma  C4.5 menghasilkan  akurasi  77,29%  dan  nilai  AUC  0,846 yang termasuk dalam Good Classification.[3]
Pada  umumnya,  metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  nasabah  adalah  dengan  cara mengklasifikasikan  semua  nasabah  yang  telah melunasi  angsuran  kreditnya  ke  dalam  target pemasaran,  sehingga  metode  ini  menyebabkan tingginya  biaya  operasional  marketing.  Penelitian  ini dilakukan untuk membantu menyelesaikan permasalahan  tersebut  dengan  merancang  sebuah
aplikasi data mining yang berfungsi untuk memprediksi  kriteria  nasabah  kredit  yang  berpotensi melakukan  peminjaman  (kredit)  terhadap  bank. Algoritma yang dipakai sebagai algoritma pembentuk pohon keputusannya adalah Algoritma C4.5. Adapun data  yang  di  proses  dalam  penelitian  ini  adalah  data angsuran  nasabah  kredit  Bank  XY  pada  bulan  Juni 2009.[4]
Tryout merupakan tahap evaluasi yang dilakukan untuk menghadapi ujian nasional dikarenakan  soal-soal  yang  terdapat  di  dalam  tryout mengacu  pada  materi  dalam  ujian  nasional.  Namun, siswa  tidak  semuanya  dapat  menyelesaikan  soal-soal tryout  dengan  mudah  dan  perlu  mendapat  perhatian dari pihak sekolah. Penelitian dilakukan menggunakan metode Algoritma C4.5 dengan atribut data tryout selama 3 tahun kebelakang dan label yang digunakan  ada  2  macam  yaitu  siap  dan  belum  siap. Penggunaan  algoritma  ini  didukung  dengan  simulasi yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner dan mendapatkan nilai akurasi sebesar 99,48%.[5]

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan suatu proses penambangan, penggalian maupun pengolahan sebuah kumpulan data guna mencari atau mendapatkan  informasi  baru  yang  dapat  bermanfaat dan berguna dalam pemecahan suatu masalah.
Data  Mining  adalah  suatu  istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam basis data. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  mechine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai basis data besar.[6]
Menurut  Gartner  Group,  data  mining  adalah suatu  proses  menemukan  hubungan  yang  berarti, pola,  dan  kecendrungan  dengan  memeriksa  dalam sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan  pola  seperti  teknik statistik dan matematika.[6] 2.3 Klasifikasi Klasifikasi
merupakan suatu proses pengelompokkan  kumpulan  obyek  dari  sebuah  basis data  ke  dalam  suatu  kelas-kelas  berdasarkan kesamaan maupun klasifikisi yang telah ditentukan.
Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel kategori.  Sebagai  contoh,  penggolongan  pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang dan pendapatan rendah.[6]

## 2.4 Decision Tree
Pohon  keputusan  merupakan  suatu  metode klasifikasi  yang  mempresentasikan  aturan,  dimana aturan  tersebut  dapat  dengan  mudah  diinterpretasi oleh  manusia.  Suatu  model  pohon  keputusan  terdiri
dari  kumpulan  aturan  yang  membagi  jumlah kelompok  yang  besar  menjadi  lebih  kecil  dengan memperhatikan variabel yang ditujunya.
Pohon keputusan adalah  metode yang berfungsi untuk mengubah fakta menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan yang dapat mudah dimengerti  dengan  bahasa  alami.  Proses  dari  pohon keputusan  ini  dimulai  dari  node  akar  hingga  node daun  yang  dilakukan  secara  rekursif  dimana  setiap percabangan  menyatakan  kondisi  dan  setiap  ujung pohon akan menyatakan keputusan.[7]

## 2.5 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam membentuk suatu pohon keputusan, dimana metode pohon keputusan mengubah  fakta  yang  besar  menjadi  sebuah  pohon keputusan yang dapat mempresentasikan aturan.
Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma  yang digunakan untuk membangun decision tree (pengambilan  keputusan).  Algoritma  C.45  adalah salah  satu  algoritma  induksi  pohon  keputusan  yaitu ID3  (Iterative  Dichotomiser  3).  ID3  dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input  berupa  sampel  training,  label  training  dan atribut.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan dari  ID3.  Beberapa  pengembangan  yang  dilakukan pada  C4.5  adalah  sebagai  antara  lain  bisa  mengatasi missing  value,  bisa  mengatasi  continu  data,  dan pruning.[6]
Secara umum
Algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang sama.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk  meghitung  gain  digunakan  rumus  seperti dalam persamaan berikut:
Keterangan : S : himpunan kasus
A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : jumlah kasus dalam S
Setelah  mendapatkan  nilai  gain,  adapun  hal lainnya  yang  perlu  dilakukan  perhitungan  adalah mencari  nilai  entropy  suatu  atribut.  Entropy digunakan  untuk  menyatakan  suatu  kelas  dan mengukur suatu ketidakaslian himpunan kasus.
Keterangan :
S : himpunan kasus n : jumlah partisi S Pj : proporsi dari Si terhadap S

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Sistem
Sistem  pada  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam Memprediksi  Asal  Calon  Mahasiswa  Fakultas  Hukum Universitas  Mataram  merupakan  suatu  sistem  guna memberikan  informasi  daerah  asal  mana  yang  memiliki banyak  peminatnya  dalam  mendaftar  sebagai  calon mahasiswa  di  Fakultas  Hukum  Universitas  Mataram. Sehingga  dalam  penerapannya  dibutuhkan  data-data mahasiswa  pendaftar  Fakultas  Hukum  Universitas Mataram selama 3 tahun sebelumnya.

## 3.2 Sistem yang Akan Dibangun
Sistem  yang  akan  dibangun  merupakan  suatu implementasi  dari  penerapan  Algoritma  C4.5  guna menampilkan atau memberitahukan pengguna tentang pohon  keputusan  dan  rule-rule  atau  aturan  yang terbentuk  dari  hasil  prediksi  asal  calon  mahasiswa. Oleh  karenanya,  aplikasi  harus  dapat  memenuhi beberapa kebutuhan antara lain :
1. Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  memprediksi asal  calon  mahasiswa  dapat  menampilkan  pohon keputusan hasil perhitungan.
2. Penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  memprediksi asal  calon  mahasiswa  dapat  menampilkan  rule- rule  atau  aturan  yang  terbentuk  dari  pohon keputusan.

## 3.3 Desain Arsitektur Sistem
Dalam  penelitian  ini,  adapun  suatu  desain arsitektur sistem guna mendeskripsikan dan mendefinisikan  dari  aplikasi  yang  dibentuk,  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini :
Gambar 1 Desain Arsitektur Sistem
Pada desain arsitektur sistem Gambar 3.1 diatas terdapat  input,  proses,  dan output,  berikut  penjelasan mengenai desain tersebut :
1. Input
a. Variabel data mahasiswa merupakan informasi data diri dari tiap mahasiswa.
2. Proses
a. Mengklasifikasikan data mahasiswa berdasarkan tiap variabel.
b. Menghitung nilai entropy total dari variabel.
c. Menghitung  nilai  entropy  tiap  atribut  dari variabel.
d. Menghitung  nilai  gain  tiap  atribut  dari variabel.
e. Membandingkan  semua  nilai  gain,  yang tertinggi  akan  menjadi  root/akar  pohon keputusan.
f. Mengulangi  perhitungan  nilai  entropy,  gain dan gain rasio tiap atribut hingga  membentuk pohon keputusan. 3. Output
a. Menampilkan hasil pohon keputusan.

## 3.4 Flowchart
Berikut  merupakan  flowchart  Algoritma  C4.5 dari  penerapan  Algoritma  C4.5  dalam  memprediksi asal  calon  mahasiswa  Fakultas  Hukum  Universitas Mataram  yang  telah  dibuat  pada  Gambar  2  berikut ini:

## Gambar 2 Flowchart Algoritma C4.5

## 3.5 Struktur Menu
Struktur menu menampilkan suatu tatanan menu yang  terdapat  pada  aplikasi  yang  dibangun.  adapun struktur  menu  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  berikut ini:

## Gambar 3 Struktur Menu
Pada struktur menu diatas, terdapat menu utama yang  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  halaman beranda  website,  menu  data  yang  dapat  digunakan untuk menampilkan halaman pemrosesan data dengan menambah,  mengubah  dan  menghapus  data  yang akan  diproses,  menu  hasil  yang  dapat  digunakan untuk  menampilkan  halaman  hasil  dari  pemrosesan data  dan  juga  menu  tentang  yang  dapat  digunakan untuk menampilkan informasi tentang pengembang.

## 3.6 Perancangan Database
1. Tabel Data Latih
Tabel  data  latih  merupakan  tabel  yang digunakan untuk menyimpan data mahasiswa dari tahun sebelumnya atau data yang akan dibandingkan  yang  disimpan  ke  dalam  database MySQL.  Tabel  data  latih  ditunjukkan  pada  Tabel 1. Tabel 1 Struktur Tabel Data Latih No Name Type 1 Id Int(11) 2 Nama Varchar(50) 3 Kelamin Varchar (50) 4 Sekolah Varchar (50) 5 Angkatan Varchar (50) 6 Asal Varchar (50)
2. Tabel Data Uji
Tabel  data  uji  merupakan  tabel  yang digunakan untuk menyimpan data mahasiswa dari tahun  yang  baru  atau  data  pembanding  yang disimpan  ke  dalam  database  MySQL.  Tabel  data uji ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Struktur Tabel Data Uji No Name Type 1 Id Int(11) 2 Nama Varchar(50) 3 Kelamin Varchar (50) 4 Sekolah Varchar (50) 5 Angkatan Varchar (50) 6 Asal Varchar (50)
3. Tabel Klasifikasi Tabel  klasifikasi  merupakan  tabel  yang digunakan untuk menyimpan data klasifikasi naik,
turun  dan  tetap  jumlahnya  mahasiswa  dari perbandingan  data  latih  dan  data  uji.  Tabel klasifikasi ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Struktur Tabel Klasifikasi No Name Type 1 Id Int(11) 2 Sekolah Varchar(50) 3 Asal Varchar (50) 4 Jumlah1 Int(11) 5 Jumlah2 Int(11) 6 Perbandingan Int(11) 7 Keterangan Varchar(50)
4. Tabel Atribut Tabel atribut merupakan tabel yang digunakan untuk menyimpan data atribut dan nilai atribut apa saja  yang  akan  diolah  dalam  proses  perhitungan C45. Tabel atribut ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4 Struktur Tabel Atribut No Name Type 1 Id Int(11) 2 Atribut Varchar(50) 3 Nilai_atribut Varchar (50)
5. Tabel Mining
Tabel mining merupakan tabel yang digunakan  untuk  menyimpan  data  jumlah  kasus, nilai  entropy,  gain,  splitinfo  dan  gain  ratio  dari hasil  proses  perhitungan  C45.  Tabel  mining diunjukkan pada tabel 5.

## Tabel 5 Struktur Tabel Mining
No Name Type 1 Id Int(11) 2 Atribut Varchar (50) 3 Nilai_atribut Varchar (50) 4 Jml_kasus_total Double 5 Jml_naik Double 6 Jml_turun Double 7 Jml_tetap Double 8 Entropy Double 9 Inf_gain_temp Double 10 Inf_gain Double 11 Split_info_temp Double 12 Split_info Double 13 Gain_ratio Double
6. Tabel Iterasi
Tabel  iterasi  merupakan  tabel  yang digunakan untuk menyimpan data nilai  iterasi atau data nilai perulangan  pada  proses  mining.  Tabel  gain ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 Struktur Tabel Iterasi No Name Type 1 Id Int(11) 2 Iterasi Int(11) 3 Atribut_gain_ratio_max Varchar (50) 4 Atribut Varchar (50)
No Name Type 5 Nilai_atribut Varchar (50) 6 Jml_kasus_total Double 7 Jml_naik Double 8 Jml_turun Double 9 Jml_tetap Double 10 Entropy Double 11 Inf_gain Double 12 Split_info Double 13 Gain_ratio Double
7. Tabel Pohon Keputusan Tabel  pohon keputusan  merupakan  tabel  yang digunakan untuk menyimpan data rule atau aturan yang terbentuk dari  hasil pohon keputusan. Tabel pohon keputusan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7 Struktur Tabel Pohon Keputusan No Name Type 1 Id Int(11) 2 Parent Text 3 Akar Text 4 Keputusan Varchar (50)

## 3.7 Rancangan Antarmuka Sistem
Rancangan antarmuka sistem  merupakan desain tampilan dari sistem website yang akan dibangun.
1. Halaman utama merupakan halaman utama ketika membuka  atau  memuat  sebuah  aplikasi  website, rancangan  halaman  utama  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4 Halaman Utama
2. Halaman data merupakan halaman untuk menambah,  mengubah  dan  menghapus  data  yang digunakan  dalam  pemrosesan  data  pada  aplikasi website,  rancangan  halaman  data  dapat  dilihat pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5 Halaman Data
3. Halaman hasil merupakan halaman untuk menampilkan  hasil  dari  pemrosesan  data  berupa tabel  hasil  dan  juga  chart,  rancangan  halaman hasil dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini.

## Gambar 6 Halaman Hasil
4. Halaman  tentang  merupakan  halaman  untuk menampilkan  informasi  tentang  pengembang, rancangan  halaman  tentang  dapat  dilihat  pada Gambar 7 berikut ini.

## Gambar 7 Halaman Tentang
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Metode
1. Pengklasifikasian Data
Dalam  proses  pengklasifikasian  data  dilakukan menggunakan  2  buah  data  mahasiswa  dengan  tahun yang berbeda dengan mengambil variabel sekolah dan asal serta jumlahnya yang akan dibandingkan sehingga tercipta variabel perbandingan untuk mengetahui naik, turun ataupun tetap jumlah mahasiswa pertahunnya.
Tabel 8 Klasifikasi Sekolah Asal Perband ingan Keterangan SMA Mataram 60 Naik SMA Lombok Barat 9 Naik SMA Lombok Tengah 23 Naik SMA Lombok Timur 49 Naik SMA Lombok Utara 2 Naik SMA Sumbawa 21 Naik SMA Sumbawa Barat 8 Naik SMA Bima 31 Naik SMA Dompu 15 Naik SMK Mataram 4 Naik SMK Lombok Barat 0 Tetap SMK Lombok Tengah 4 Naik SMK Lombok Timur 2 Naik SMK Lombok Utara 0 Tetap
Sekolah Asal Perband ingan Keterangan SMK Sumbawa 2 Naik SMK Sumbawa Barat 0 Tetap SMK Bima 1 Turun SMK Dompu 1 Naik MA Mataram 19 Naik MA Lombok Barat 6 Naik MA Lombok Tengah 5 Naik MA Lombok Timur 12 Naik MA Lombok Utara 0 Tetap MA Sumbawa 0 Tetap MA Sumbawa Barat 2 Naik MA Bima 5 Naik MA Dompu 1 Naik
2. Menghitung Nilai Entropy, Gain dan Gain Rasio Dari  data  yang  telah  diklasifikasi  dilakukan perhitungan sebuah entropy, gain dan gain rasio guna menentukan  variabel  mana  yang  akan  menjadi  root atau  akar  dari  pohon  keputusan  dan  membentuk sebuah percabangan.
Tabel 9 Nilai Entropy, Gain dan Gain Rasio
Atribu t Nilai Atribut Jumla h Data Naik  Turun Tetap Entro py Gain Spliti nfo Gain Rasio Sekol ah SMA 9 9 0 0 0,0 00 SMK 9 5 1 3 1,3 52
MA 9 6 1 2 1,2 24 0,1 91 1,5 85 0,1 20 Asal Matara m 3 3 0 0 0,0
00 Lombok Barat 3 2 0 1 0,9 18 Lombok Tengah 3 3 0 0 0,0 00 Lombok Timur 3 3 0 0 0,0 00 Lombok Utara 3 1 0 2 0,9 18 Sumbaw a 3 2 0 1 0,9 18 Sumbaw a Barat 3 2 0 1 0,9 18
Bima 3 2 1 0 0,9 18
Dompu 3 2 1 0 0,9 18 0,4 37 3,1 70 0,1 38 Perba nding an < > 5 Perband ingan <=5 16 9 2 5 1,3 66 Perband ingan >5  11 11 0 0 0,0 00 0,2 40 0,9 75 0,2 46 Perba nding an < > 10
Perband ingan <=10 19 12 2 5 1,2
67 Perband ingan >10 8 8 0 0 0,0 00 0,1 57 0,8 77 0,1 80
3. Pohon Keputusan Dari proses pengolahan data terbentuk suatu pohon
keputusan  total  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar berikut.

## Gambar 8 Pohon Keputusan
4. Rule atau Aturan
Dari  proses  pengolahan  data  hingga  membentuk suatu pohon keputusan total, maka diperoleh rule atau aturan sebagai berikut.
Tabel 10 Rule atau Aturan NO Aturan
1 if Perbandingan < = 5 and Asal = Mataram then
Keterangan = Naik
2 if Perbandingan < = 5 and Asal = Lombok Barat then Keterangan = Tetap
3 if Perbandingan < = 5 and Asal = Lombok Timur then Keterangan = Naik
4 if Perbandingan < = 5 and Asal = Lombok Tengah then Keterangan = Naik
5 if Perbandingan < = 5 and Asal = Sumbawa and Sekolah = SMK then Keterangan = Naik
6 if Perbandingan < = 5 and Asal = Sumbawa and Sekolah = MA then Keterangan = Tetap
7 if Perbandingan < = 5 and Asal = Sumbawa Barat and Sekolah = SMK then Keterangan = Naik
8 if Perbandingan < = 5 and Asal = Sumbawa Barat and Sekolah = MA then Keterangan = Naik
9 if Perbandingan < = 5 and Asal = Bima and Sekolah = SMK then Keterangan = Turun
10 if Perbandingan < = 5 and Asal = Bima and Sekolah
= MA then Keterangan = Naik
11 if Perbandingan < = 5 and Asal = Lombok Utara and Sekolah = SMA then Keterangan = Naik
12 if Perbandingan < = 5 and Asal = Lombok Utara and Sekolah = SMK then Keterangan = Tetap
13 if Perbandingan < = 5 and Asal = Lombok Utara and Sekolah = MA then Keterangan = Tetap
14 if Perbandingan < = 5 and Asal = Dompu and Sekolah = SMK then Keterangan = Naik
15 if Perbandingan < = 5 and Asal = Dompu and Sekolah = MA then Keterangan = Turun
16 if Perbandingan > 5 then Keterangan = Naik
5. Perhitungan WEKA Metode  Algoritma  C4.5  pada  aplikasi  WEKA menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan  yang  dapat dilihat seperti pada tampilan Gambar 9 berikut ini.
Gambar 9 Pohon Keputusan WEKA
6. Proses Perhitungan Sistem Proses  perhitungan  metode  Algoritma  C4.5  pada sistem  dapat  dilihat  pada  halaman  perhitungan.php seperti pada tampilan Gambar 10 berikut ini.

## Gambar 10 Proses Perhitugan Sistem
7. Hasil Pada Sistem Hasil  daripada  pengolahan  sistem  prediksi  calon mahasiswa  ini  ditampilkan  berupa  suatu  grafik  data yang  dapat  dilihat  pada  tampilan  Gambar  11  berikut ini.
Gambar 11 Grafik Hasil
Hasil pohon keputusan dari pengolahan data pada sistem, dapat dilihat pada Gambar 12 berikut ini.
Adapun  juga  hasil  rule  atau  aturan  dari  pohon keputusannya dari pengolahan data yang dapat dilihat pada Gambar 13 berikut ini.

## Gambar 13 Rule atau Aturan Sistem

## 4.2 Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian fungsional sistem merupakan pengujian  guna  mengetahui  fitur-fitur  yang  terdapat pada  sistem  prediksi  asal  calon  mahasiswa  dapat bekerja  sesuai  yang  diinginkan  ataukah  tidak. Beberapa  fitur  yang  diuji  dan  hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 11 Pengujian Fungsional Sistem No Fitur yang diuji Hasil Tidak Bekerja Bekerja 1 Berita utama  2 Pengumuman  3 Tambah data  4 Hapus data  5 Proses data  6 Grafik data 

## 4.3 Pengujian Web Browser
Pengujian  web  browser  merupakan  pengujian  guna mengetahui  sistem  prediksi  asal  calon  mahasiswa  dapat bekerja dan berjalan dengan semestinya pada tiap browser yang  digunakan.  Beberapa  browser  yang  diuji  dan  hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 12 Pengujian Web Browser
No Item yang diuji Hasil GC V:83.0.41 03.61 (32- bit) MF V:77.0 (32-bit) IE V:11.0.96 00.16438 (32-bit) 1 Halaman utama    2 Halaman data latih    3 Halaman data uji    4 Halaman hasil    5 Halaman tentang    Keterangan :
GC  : Google Chrome MF  : Mozilla Firefox IE : Internet Explorer  : Berjalan
 : Tidak Berjalan

## 4.4 Perbandingan Hasil
Perbandingan  hasil  merupakan  perbandingan hasil  dari  perhitungan  manual,  aplikasi  Weka  dan sistem  yang  dilakukan  guna  mengetahui  apakah terdapat  kesamaan  ataupun  perbedaan  pada  hasil perhitungannya.  Perbandingan  hasil  dapat  dilihat pada Tabel 13 berikut.
Tabel 13 Perbandingan Hasil No Hasil Perhitungan Hasil Pohon Keputusan Aturan 1 Manual   2 Aplikasi Weka   3 Sistem   Keterangan :  : Sama
 : Tidak Sama
Analisa :
Pada perbandingan hasil pohon keputusan dan aturan yang  dilakukan  pada  perhitungan  manual  dan  sistem terdapat  kesamaan,  sedangkan  pada  aplikasi  Weka  tidak sama. Hal ini dikarenakan pada perhitungan manual dan sistem data numerik atribut perbandingan ditentukan nilai ambang  batasnya  yaitu  perbandingan  <  >  5  dan perbandingan  <  >  10.  Sedangkan  pada  aplikasi  Weka menghitung  seluruh  nilai  ambang  batas  yang  dapat terbentuk pada data numerik atribut perbandingan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  daripada  hasil  perancangan  dan implementasi pada sistem, dapat dijabarkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada  sistem didapatkan  hasil  jumlah  data  dengan  keterangan naik  20  data,  keterangan  turun  2  data  dan keterangan  tetap  5  data  atau  sekitar  74,07% merupakan  keterangan  naik  yang  dapat  dilihat pada grafik hasil.
2. Berdasarkan  perbandingan  hasil  perhitungan manual dan sistem dibandingkan dengan perhitungan  pada  Weka,  pohon  keputusan  yang dihasilkan  berbeda  dikarenakan  perhitungan manual dan sistem data numerik atribut perbandingan  ditentukan  nilai  ambang  batasnya yaitu  perbandingan  <  >  5  dan  perbandingan  <  > 10.  Sedangkan  pada  aplikasi  Weka  menghitung seluruh  nilai  ambang  batas  yang  dapat  terbentuk pada data numerik atribut perbandingan.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem,  dimana pengujian fungsional sistem fitur yang diuji dapat bekerja sedangkan pengujian web browser pada 3 peramban  dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai  yang diharapkan.

## 5.2 Saran
Selain  kesimpulan,  adapun  saran  yang  ingin penulis  sampaikan  agar  sistem  kedepannya  dapat lebih baik yaitu sebagai berikut:
1. Mengembangkan  sistem  aplikasi  prediksi  asal calon  mahasiswa  sehingga  dapat  menampilkan informasi data maupun hasil yang lebih informatif.
2. Mengembangkan  sistem  aplikasi  prediksi  asal calon  mahasiswa  sehingga  dapat  diterapkan  pada sistem prediksi yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Harryanto,  F.  F.,  &  Hansun,  S.  (2017). Penerapan  Algoritma  C4.  5  untuk  Memprediksi Penerimaan  Calon  Pegawai  Baru  di  PT WISE. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi) , 3 (2), 95-103.
[2] Wajhillah,  R.,  &  Yulianti,  I.  (2017).  Penerapan algoritma c4. 5 untuk prediksi penggunaan jenis kontrasepsi  berbasis  web. KLIK-KUMPULAN
JURNAL ILMU KOMPUTER , 4 (2), 160-173.
[3] Septiani,  W.  D.  (2014).  Penerapan  Algoritma C4.  5  untuk  prediksi  penyakit  Hepatitis.  Jurnal Techno Nusa Mandiri, 11(1), 69-78.
[4] Mabrur,  A.  G.  (2012).  Penerapan  data  mining untuk  memprediksi  kriteria  nasabah  kredit. KOMPUTA:  Jurnal  Komputer  dan  Informatika, 1(1).
[5] Rahma, N. Z., & Setyono, A. (2018). Penerapan Algoritma  C4.  5  Dalam  Memprediksi  Kesiapan Siswa  SMP  IT  PAPB  Semarang  Menghadapi Ujian Nasional. SISFOTENIKA , 8 (1), 35-46.
[6] Kusrini,  E.  T.  L.  (2009).  Algoritma  data mining. Yogyakarta: Andi Offset .
[7] Slamet,  A.  (2007).  Manajemen  sumber  daya manusia.  Universitas  Negeri  Semarang  Press. Semarang.